博報堂DYグループ、マーケティング・ミックス・モデリング ガイドブックを公開

マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）は広告出稿や売上などのマーケティングに関連するデータを時系列で蓄積し、統計学を用いて分析する手法です。各マーケティング施策の有無に基づいてデータを比較することで、その施策の事業成果に対する貢献度を明らかにすることが可能です。

インフレの長期化をはじめとした世界的な景況の不安定が続く中、マーケティングにおける投資対効果（ROI）への関心が高まり続けています。しかし、クッキーレスの動きが加速する中で、特にデジタル広告の効果測定に関して、コンバージョン計測やアトリビューション分析の精度の低下が懸念されており、クッキーを用いることなく適切にROIを測定できる手法として、MMMが再注目されています。

ただし、MMMを駆使するためには活用方法の正しい理解が不可欠で、統計解析を専門としないマーケターが、自社のマーケティングの目的やMMMの各モデルの特徴を理解せずモデルを選定してしまうと、投資判断を誤ってしまうリスクがあります。

上記背景から、今回 Google Japanと博報堂ＤＹグループはＭＭＭの活用方法に関する共同調査を行い、マーケターが自社の事業実態に即してMMMを正しく実践的に活用するための方法をまとめたガイドブックを作成しました。

なお、博報堂ＤＹグループは2014年から独自のMMMサービス「Analytics AaaS」を提供しており、この約10年に及ぶ実践ナレッジを本ガイドブックには取り入れているとのことです。

本ガイドブックでは、MMMを活用するマーケター及びモデル開発担当者のデータサイエンティストに向け、MMMでメディア効果を適切に推定するための重要なポイントとして、「現在再注目されている統計的因果推論を用いた、妥当なモデル構造を検討する方法」を紹介しています。方法としては、仮定した真のモデル構造から正解となるダミーデータを生成し、MMMによる推定値と比較することで、モデル構造がメディア効果の推定に与える影響を検討しました。

ポイントは下記3点です。
①メディア効果を適切に推定するには、妥当なモデル構造を採用する必要がある
②モデル構造はセールス方法によって類型化でき、オンライン型・ハイブリッド型・オフライン型の３類型がある
③特定したいメディア効果を識別するために因果グラフを利用してモデル構造を工夫することが有効である

出典元：株式会社博報堂ＤＹメディアパートナーズ

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